Fiddler è una piattaforma commerciale pensata per il monitoraggio, l’esplicabilità e l’analisi delle prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale in produzione. È rivolta a data scientist, ingegneri ML, team MLOps e stakeholder aziendali che necessitano di visibilità su comportamento, equità, drift e degrado delle performance dei modelli operativi.

Il punto di forza di Fiddler è l’esplicabilità: la piattaforma consente non solo di capire che cosa non ha funzionato, ma anche perché. Supporta il monitoraggio in tempo reale e in batch, si integra facilmente nei flussi di lavoro esistenti e fornisce analisi approfondite per garantire trasparenza, conformità e fiducia nell’IA.

Vantaggi principali:

• Unisce monitoraggio, rilevamento di drift e spiegazioni in un’unica piattaforma

• Offre analisi agnostiche rispetto al modello con identificazione delle cause

• Favorisce il rispetto delle normative su etica, equità e governance dell’IA

Quali sono le principali funzionalità di Fiddler?

Monitoraggio in tempo reale e analisi delle prestazioni

Supervisiona i modelli in produzione per identificare problemi in fase iniziale:

• Controllo di distribuzioni predittive, punteggi di confidenza, latenza e stabilità

• Supporto per modelli di classificazione e regressione

• Analisi dettagliate per feature, segmenti o intervalli temporali

• Integrazione con sistemi CI/CD e pipeline in tempo reale

Rilevamento di drift nei dati e nelle predizioni

Individua variazioni nelle distribuzioni che influenzano l’affidabilità del modello:

• Rileva data drift (cambiamenti nei dati in input) e prediction drift

• Utilizza test statistici per quantificare lo scostamento di distribuzione

• Evidenzia le feature più impattate e la gravità del drift

• Allerta automatica e report periodici

Esplicabilità e analisi delle cause

Il motore di spiegazione di Fiddler consente di capire il comportamento del modello:

• Calcola importanza delle variabili, valori SHAP ed esplicazioni locali/globali

• Analizza perché una predizione è cambiata e cosa l’ha influenzata

• Supporta analisi controfattuali per scenari ipotetici

• Utile per debugging, validazione e trasparenza verso gli utenti

Rilevamento di bias e valutazione dell’equità

Aiuta a garantire decisioni giuste e imparziali:

• Misura disparità di trattamento, parità demografica e uguaglianza di opportunità

• Segmentazione per attributi sensibili (genere, età, etnia, ecc.)

• Visualizzazione di sottogruppi penalizzati o con prestazioni inferiori

• Supporta audit, conformità normativa e IA responsabile

Collaborazione e governance centralizzata

Pensata per la gestione condivisa dei modelli tra team tecnici e non tecnici:

• Controllo versioni, audit log, ruoli utente e tracciabilità delle modifiche

• Funzionalità per confronto, revisione e approvazione dei modelli

• Unifica monitoraggio, spiegazione e gestione delle decisioni

• Strumento utile per implementare una governance IA efficace

Perché scegliere Fiddler?

• Esplicabilità integrata nel monitoraggio: capisci non solo cosa è successo, ma perché

• Indipendente dal framework: compatibile con qualsiasi stack ML

• Progettato per l’equità e la trasparenza: adatto a IA responsabile

• Ideale per team interdisciplinari: supporta collaborazione tra business e IT

• Robusto e scalabile: pronto per ambienti di produzione critici